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《MATLAB Simulink系统仿真超级学习手册》电子书封面

MATLAB Simulink系统仿真超级学习手册

  • 发布时间:2020年05月04日 21:49:46
  • 作者:石良臣
  • 大小:112.7 MB
  • 类别:MATLAB电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清版
  • 评分:9.4

    MATLAB Simulink系统仿真超级学习手册 PDF 超清版

      给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源,介绍了关于MATLAB、Simulink、系统仿真方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小112.7 MB,石良臣编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.5。

      内容介绍

      本丛书的作者均是阅历丰富的技术专业技术工程师,书籍内容来自作者很多年工作经历的小结,封面图统一设计方案,创作统一设计风格。不论是从实例的挑选、讲解的详尽水平、书里涉及到的专业技能等各层面都考虑到读者的爱好,务求打造出“工程项目应用软件精解”这一长销知名品牌。
      这书循序渐进、由浅入深:这书以初级读者为目标,最先从MATLAB/Simulilnk的应用基本讲起,再对Simulink的高級操作方法作详细介绍,并且以Simulink在好多个专业领域中的模拟仿真运用协助读者尽早把握Simulink的模拟仿真方式。

      流程详细、内容新奇:这书融合作者很多年MATLAB/Simulink应用工作经验与具体工程项目运用实例,将手机软件的操作方法与方法到详尽地讲解给读者。这书在讲解全过程中流程详细、内容新奇,讲解全过程加上相对的照片,使读者在阅读文章时一目了然,进而迅速把握书里所讲内容。

      案例典型性,轻轻松松易懂:通过学习具体工程项目运用实例的具体步骤是把握MATLAB/Simulink*立即合理的方法。这书根据综合性运用实例,深入详细的讲解了MATLAB/Simulink在各层面的运用。

      《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》根据MATLABR2013a版循序渐进地全方位讲解了MATLAB/Simulink的专业知识。《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》覆盖面广,包含了一般客户必须应用的各种各样作用,并详解了MATLAB/Simulink的应用。这书按逻辑性编辑,从始至终选用案例叙述;内容详细且各章相对性单独,是一本详尽的MATLAB/Simulink教材。

      本书共分成12章,最先详细介绍了MATLAB的基本知识。Simulink是这书的重中之重,从Simulink的模拟仿真基本,到Simulink高級模拟仿真,及其Simulink模拟仿真运用,全是读者应当把握的知识要点。在其中,Simulink模拟仿真基本知识关键包括Simulink控制模块库、控制模块操作过程及其系统的模型与模拟仿真。另外,《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》也对各种各样动态性系统,如简易系统、离开系统、持续系统、混和系统的Simulink模拟仿真开展了详细介绍。Simulink子系统、命令方法模拟仿真及其S-Function的应用则是Simulink高級模拟仿真的内容。最终5章为Simulink在工程项目上的运用,包含通讯系统模拟仿真、电力工程系统模拟仿真、操纵系统模拟仿真、模糊控制模拟仿真、神经元网络模拟仿真。这书从这种系统的基本要素考虑,对其模拟仿真的方式及运用多方面表明。

      《MATLAB/Simulink系统仿真超级学习手册》以好用为总体目标,从入门到精通,案例正确引导,讲解详实,既合适做为理工科专业高等学校硕士研究生、本科毕业的课堂教学教材,也可做为众多科学研究工程项目专业技术人员的参照教材。

      目录

      • 第1章 系统仿真与MATLAB/Simulink 
      • 1.1 系统仿真技术概述 
      • 1.2 MATLAB简介 
      • 1.2.1 MATLAB发展史 
      • 1.2.2 MATLAB产品说明 
      • 1.2.3 MATLAB/Simulink的特点 
      • 1.3 MATLAB/Simulink应用示例 
      • 1.4 本章小结 
      • 第2章 MATLAB编程基础 
      • 2.1 MATLAB工作环境 
      • 2.1.1 MATLAB主界面 
      • 2.1.2 MATLAB文本编辑窗口 
      • 2.1.3 MATLAB帮助使用 
      • 2.2 MATLAB语言基本元素 
      • 2.2.1 变量 
      • 2.2.2 赋值语句 
      • 2.2.3 矩阵及其元素表示 
      • 2.3 MATLAB下矩阵的运算 
      • 2.3.1 矩阵的代数运算 
      • 2.3.2 矩阵的关系运算 
      • 2.3.3 矩阵的逻辑运算 
      • 2.4 MATLAB的程序流程控制 
      • 2.4.1 循环控制结构 
      • 2.4.2 条件选择结构 
      • 2.5 M文件的编写 
      • 2.5.1 脚本文件 
      • 2.5.2 函数文件 
      • 2.6 MATLAB的图形绘制 
      • 2.6.1 二维图形的绘制 
      • 2.6.2 三维图形的绘制 
      • 2.6.3 PLOT工具栏 
      • 2.6.4 图形对象属性设置 
      • 2.7 MATLAB编程实例 
      • 2.7.1 汉诺塔问题 
      • 2.7.2 MATLAB在自动控制中的应用 
      • 2.7.3 MATLAB在电力信号分析处理中的应用 
      • 2.8 本章小结 
      • 第3章 Simulink仿真基础 
      • 3.1 Simulink仿真环境 
      • 3.2 Simulink模块库 
      • 3.2.1 标准Simulink模块库 
      • 3.2.2 专业模块库 
      • 3.3 Simulink基本操作 
      • 3.3.1 模块的基本操作 
      • 3.3.2 信号线的基本操作 
      • 3.3.3 系统模型的基本操作 
      • 3.3.4 子系统建立 
      • 3.4 Simulink系统建模 
      • 3.5 Simulink运行仿真 
      • 3.5.1 运行仿真过程 
      • 3.5.2 仿真参数设置 
      • 3.5.3 示波器的使用 
      • 3.6 Simulink仿真示例 
      • 3.6.1 一般控制系统中的仿真 
      • 3.6.2 简单电路系统中的仿真 
      • 3.7 本章小结 
      • 第4章 动态系统的Simulink仿真 
      • 4.1 简单系统仿真 
      • 4.1.1 简单系统的基本概念 
      • 4.1.2 简单系统的仿真分析 
      • 4.2 离散系统仿真 
      • 4.2.1 离散系统的基本概念 
      • 4.2.2 离散系统的仿真分析 
      • 4.2.3 线性离散系统的基本概念 
      • 4.2.4 线性离散系统的仿真分析 
      • 4.3 连续系统仿真 
      • 4.3.1 连续系统的基本概念 
      • 4.3.2 连续系统的仿真分析 
      • 4.3.3 线性连续系统的基本概念 
      • 4.3.4 线性连续系统的仿真分析 
      • 4.4 混合系统仿真 
      • 4.4.1 混合系统仿真技术概述 
      • 4.4.2 混合系统仿真实例一:通信系统 
      • 4.4.3 混合系统仿真实例二:行驶控制系统 
      • 4.5 Simulink的调试技术 
      • 4.5.1 Simulink调试器启动 
      • 4.5.2 调试器的操作设置与功能 
      • 4.5.3 系统调试实例 
      • 4.6 本章小结 
      • 第5章 Simulink子系统 
      • 5.1 Simulink简单子系统 
      • 5.1.1 简单子系统的生成 
      • 5.1.2 子系统的基本操作 
      • 5.2 Simulink高级子系统 
      • 5.2.1 条件执行子系统的建立方法 
      • 5.2.2 使能子系统 
      • 5.2.3 触发子系统 
      • 5.2.4 触发使能子系统 
      • 5.2.5 原子子系统 
      • 5.2.6 其他子系统介绍 
      • 5.3 Simulink子系统的封装 
      • 5.3.1 子系统封装的概念 
      • 5.3.2 创建子系统封装模块 
      • 5.3.3 子系统封装实例 
      • 5.4 Simulink模块库技术 
      • 5.4.1 模块库的概念及应用 
      • 5.4.2 建立与使用模块库 
      • 5.4.3 库模块与引用模块的关联 
      • 5.4.4 可配置子系统 
      • 5.5 本章小结 
      • 第6章 Simulink命令行仿真 
      • 6.1 使用命令行方式建立系统模型 
      • 6.1.1 关于系统模型的命令 
      • 6.1.2 关于模块的命令 
      • 6.1.3 关于连线的命令 
      • 6.1.4 关于参数的命令 
      • 6.1.5 关于路径名的命令 
      • 6.1.6 其他命令 
      • 6.1.7 命令行方式建立系统模型实例 
      • 6.2 Simulink与MATLAB的接口 
      • 6.2.1 由MATLAB工作空间变量设置系统模块参数 
      • 6.2.2 将信号输出到MATLAB工作空间中 
      • 6.2.3 使用工作空间变量作为系统输入信号 
      • 6.2.4 MATLAB Function与Function模块 
      • 6.3 使用命令行方式进行动态系统仿真 
      • 6.3.1 使用sim命令进行动态系统仿真 
      • 6.3.2 simset与simget命令的使用 
      • 6.3.3 simplot命令的使用 
      • 6.4 使用MATLAB脚本分析动态系统 
      • 6.4.1 蹦极跳的安全性分析 
      • 6.4.2 汽车行驶控制系统中控制器的调节 
      • 6.5 Simulink系统仿真常见问题 
      • 6.5.1 系统状态的确定 
      • 6.5.2 系统平衡点的确定 
      • 6.5.3 非线性系统的线性化处理 
      • 6.5.4 回调函数 
      • 6.6 本章小结 
      • 第7章 S-function 
      • 7.1 S-function概述 
      • 7.1.1 S-function的基本概念 
      • 7.1.2 S-function的几个相关概念 
      • 7.1.3 S-function模块 
      • 7.1.4 在模型中使用S-function 
      • 7.1.5 向S-function传递参数 
      • 7.1.6 何时使用S-function 
      • 7.2 S-function的工作原理 
      • 7.2.1 Simulink模块的数学关系 
      • 7.2.2 Simulink仿真流程 
      • 7.2.3 S-function仿真流程 
      • 7.2.4 S-function回调程序 
      • 7.3 编写M文件S-function 
      • 7.3.1 M文件S-function概述 
      • 7.3.2 S-function参数 
      • 7.3.3 S-function的输出 
      • 7.3.4 定义S-function的模块特性 
      • 7.3.5 M文件S-function实例 
      • 7.4 编写C MEX文件S-function 
      • 7.4.1 MEX文件S-function概述 
      • 7.4.2 SimStruct数据结构与工作向量 
      • 7.4.3 C MEX S-function仿真流程 
      • 7.4.4 C MEX S-function模板 
      • 7.4.5 C MEX S-function实例 
      • 7.4.6 S-Function Builder 
      • 7.5 M文件S-function与C MEX S-function的比较 
      • 7.6 本章小结 
      • 第8章 通信系统仿真 
      • 8.1 通信系统 
      • 8.1.1 通信系统的分类 
      • 8.1.2 通信系统的仿真方法 
      • 8.2 通信系统仿真模型 
      • 8.2.1 通信系统的基本模型 
      • 8.2.2 通信系统基本模块 
      • 8.3 通信系统仿真命令 
      • 8.3.1 信源产生函数 
      • 8.3.2 信源编码/解码函数 
      • 8.3.3 信道模型函数 
      • 8.3.4 调制/解调函数 
      • 8.3.5 滤波器函数 
      • 8.4 通信系统仿真实例 
      • 8.5 本章小结 
      • 第9章 电力系统仿真 
      • 9.1 电力系统元件 
      • 9.1.1 同步发电机 
      • 9.1.2 电力变压器 
      • 9.1.3 输电线路 
      • 9.1.4 负荷 
      • 9.2 电力图形分析界面模块 
      • 9.2.1 配置参数 
      • 9.2.2 稳态电压电流 
      • 9.2.3 初始状态设置 
      • 9.2.4 潮流计算 
      • 9.2.5 电机初始化 
      • 9.2.6 LTI视窗 
      • 9.2.7 阻抗依频特性 
      • 9.2.8 FFT分析 
      • 9.2.9 报表生成 
      • 9.2.10 磁滞特性设计工具 
      • 9.2.11 计算RLC线路参数 
      • 9.3 电力系统仿真命令 
      • 9.3.1 电源及组件函数类型 
      • 9.3.2 发动机和发生器函数类型 
      • 9.3.3 感应测量函数类型 
      • 9.3.4 仿真分析函数类型 
      • 9.4 电力系统仿真实例 
      • 9.4.1 电力系统潮流计算 
      • 9.4.2 电力系统稳态分析 
      • 9.5 本章小结 
      • 第10章 控制系统仿真 
      • 10.1 控制系统基本概念 
      • 10.1.1 控制系统的结构 
      • 10.1.2 控制系统的数学模型 
      • 10.1.3 控制系统的性能指标 
      • 10.2 控制系统分析方法 
      • 10.2.1 时域分析法 
      • 10.2.2 根轨迹分析法 
      • 10.2.3 频域分析法 
      • 10.2.4 状态空间分析法 
      • 10.3 控制系统仿真模块 
      • 10.3.1 Simulink标准模块库 
      • 10.3.2 控制系统工具箱 
      • 10.4 控制系统仿真命令 
      • 10.4.1 模型命令 
      • 10.4.2 分析命令 
      • 10.4.3 设计命令 
      • 10.5 控制系统仿真实例 
      • 10.6 本章小结 
      • 第11章 模糊控制仿真 
      • 11.1 模糊理论的基本概念 
      • 11.1.1 模糊集合 
      • 11.1.2 模糊关系 
      • 11.1.3 模糊逻辑 
      • 11.1.4 模糊语言 
      • 11.1.5 模糊推理 
      • 11.2 模糊控制的基本概念 
      • 11.2.1 模糊控制系统的组成 
      • 11.2.2 模糊控制系统的设计 
      • 11.3 模糊推理系统 
      • 11.3.1 模糊推理系统的图形用户界面 
      • 11.3.2 模糊推理系统编辑器 
      • 11.3.3 隶属函数编辑器 
      • 11.3.4 模糊规则编辑器 
      • 11.3.5 模糊规则观察器 
      • 11.3.6 曲面观察器 
      • 11.3.7 模糊系统设计实例 
      • 11.4 模糊控制系统仿真 
      • 11.4.1 模糊逻辑工具箱简介 
      • 11.4.2 FIS与模糊逻辑控制器连接 
      • 11.4.3 模糊控制系统的仿真 
      • 11.4.4 MATLAB自带模糊控制系统示例 
      • 11.5 本章小结 
      • 第12章 神经网络仿真 
      • 12.1 神经网络的基本概念 
      • 12.1.1 生物神经元 
      • 12.1.2 人工神经网络 
      • 12.1.3 神经网络的结构 
      • 12.1.4 神经网络的学习 
      • 12.2 神经网络工具箱 
      • 12.2.1 神经网络工具箱简介 
      • 12.2.2 神经网络函数拟合 
      • 12.2.3 神经网络模式识别 
      • 12.2.4 神经网络数据聚类 
      • 12.2.5 神经网络时间序列预测 
      • 12.2.6 神经网络函数命令 
      • 12.3 神经网络与Simulink 
      • 12.3.1 神经网络Simulink模块 
      • 12.3.2 神经网络Simulink建模 
      • 12.4 自定义神经网络 
      • 12.4.1 自定义神经网络函数命令 
      • 12.4.2 神经网络数据管理GUI 
      • 12.5 本章小结 
      • 附录 
      • 参考文献

      学习笔记

      基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取

      1、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察觉,这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音,故一般来说,低音容易掩蔽高音,而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界……

      详解如何在python中读写和存储matlab的数据文件(*.mat)

      背景 在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。 介绍 matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。 在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。 下面是一个简单的测试……

      详解python和matlab的优势与区别

      Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费。但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如Python。但你主要做Research,这方面需求应当不高。 第三方生态,Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包,比如GUI,比如更方便的并行,使用GPU,Functional等等。长期来看,Python的科学计算生态会比Matlab好。 语言……

      实例详解Matlab 与 Python 的区别

      一、Python简介 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2] 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python执行: Python在执行时,首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code(字节码),然后再由Python Virtual Machine(Python虚拟机)来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java,.NET是一致的。然而,Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是,Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级,不是说Python的Virtual Machin……

      以上就是本次介绍的MATLAB电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      于峻熙

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